面向大规模复杂网络的网络安全态势感知关键技术研究

网络安全态势感知系统框架结构是构建安全集成平台的基础。针对多源异构网络安全态势感知系统的体系结构，本文将开展以下几方面的研究：

1. 面向多源异构网络安全态势感知系统的体系结构研究；
2. 网络安全态势感知系统框架模型研究；
3. 网络安全态势评估技术研究；
4. 网络安全态势预测技术研究。

通过对网络安全态势感知研究现状的分析，本文将探讨、研究每一种模型和方法的优缺点及适用范围。

具体研究内容包括：

1. 基于隐Markov模型的态势评估技术；
2. 基于Markov博弈模型的态势评估技术；
3. 建立组合评估模型，采用多层次多角度的评估框架；
4. 从资产评估、威胁评估、脆弱性评估、安全事件评估、保密性评估、完整性评估、可用性评估等角度，对网络的安全状况进行评估。

在预测技术方面，本文将进行以下研究：

1. 将Box-Jenkins模型预测模型、Holt-winter模型和Volterra模型进行组合；
2. 充分利用每种预测方法所提供的信息，提高预测的精度；
3. 对威胁和脆弱性的发展趋势、网络局部和整体安全状况的发展趋势进行预测。

基于组合模型，本文将从安全态势理解、态势评估、态势预测等方面构建新的网络安全态势感知系统框架。

网络安全态势感知系统框架结构是构建安全集成平台的基础，针对多源异构网络安全态势感知系统的体系结构，开展面向多源异构网络安全态势感知系统的体系结构、网络安全态势感知系统框架模型、网络安全态势评估技术、网络安全态势预测技术的研究。通过对网络安全态势感知研究现状的分析，探讨、研究每一种模型和方法的优缺点及适用范围。基于隐Markov模型的态势评估技术、基于Markov博弈模型的态势评估技术，建立组合评估模型，采用多层次多角度的评估框架，从资产评估、威胁评估、脆弱性评估、安全事件评估、保密性评估、完整性评估、可用性评估等角度，对网络的安全状况进行评估。将Box-Jenkins模型预测模型、Holt-winter模型和Volterra模型进行组合，充分利用每种预测方法所提供的信息，提高预测的精度。对威胁和脆弱性的发展趋势、网络局部和整体安全状况的发展趋势进行预测。基于组合模型，从安全态势理解、态势评估、态势预测等方面构建新的网络安全态势感知系统框架。